四川万迪股权投资基金官网

Ⅰ 阿斯利康是哪个国家的

阿斯利康是英国的，阿斯利康是全球领先制药公司，由前瑞典阿斯特拉公司和前英国捷利康公司于1999年合并而成。

作为一家以创新为驱动的全球性生物制药企业，阿斯利康全球总部位于英国伦敦，全球约有61,500名员工，业务遍布全球100多个国家，公司在17个国家设立生产基地。

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阿斯利康中国总部位于上海，在中国大陆的20多个主要城市设有办事处。公司在江苏省无锡市拥有世界一流的生产基地，于2001年正式投产。阿斯利康目前在中国销售的医药产品已有约80%在中国本地生产。

作为全球领先制药公司之一，阿斯利康借助其雄厚的研发基础、强大的生产能力和完善的销售体系，致力于在诸多重要治疗领域为广大患者提供富于创新、卓有成效的医药产品。

中国是阿斯利康全球最重要的新兴市场。在中国，阿斯利康的使命是开发、供应和推广优势治疗领域中富于创新、质量上乘的医药产品。

Ⅱ 慕迪股权投资基金管理（上海）有限公司怎么样

简介：慕迪股权投资基金管理（上海）有限公司成立于2014年06月24日，主要经营范围为股权投资管理，创业投资，实业投资，资产管理，投资咨询，商务咨询，财务咨询（不得从事代理记账），企业管理咨询等。
法定代表人：刘旭博
成立时间：2014-06-24
注册资本：50000万人民币
工商注册号：310000000127617
企业类型：有限责任公司（自然人独资）
公司地址：上海市嘉定区南翔镇德力西路88号1幢A区349室

Ⅲ 什么是智慧城市

智慧城市是一种新理念和新模式，基于信息通信技术（ICT），全面感知、分析、整合版和处理城市生态系权统中的各 类信息，实现各系统间的互联互通，以及时对城市运营管理中的各类需求做出智能化响应和决策支持，优化城市资源调度，提升城 市运行效率，提高市民生活质量。
我国现代化城市发展大致经历着信息化建设、数字化建设和智慧化建设的路径。智慧城市的兴起和发展并非一蹴而就，而是建立在完备的网络通信基础设施，海量的数据资源，多领域业务流程整合等信息化和数字化建设的基础上，智慧化城市建设是现代化城市发展进程的必然阶段。
智慧城市的蓬勃发展离不开众多的建设者们，其中的一个重要角色是IT基础设施建造商，例如中国铁塔、中国通信服务集团等等，他们完成了智慧城市建设的实施和整体保障，是城市建设最直接的参与者。

由于某些原因，这些基础设施建造商不再只是一个实施者，近些年他们也在谋求转型升级，例如中国通信服务集团自主研发了一个物联网平台：CCS开放物联网平台，并且提出的“新一代综合智慧服务商”口号，智慧城市的建设离不开物联网，此时建设一个物联网平台以满足自身业务需求是一个不错的选择。

Ⅳ 杭州美创科技有限公司招聘信息,杭州美创科技有限公司怎么样

数据来源：以下信息来自企业征信机构，更多详细企业风险数据，公司官网，公司简介，可在钉钉企典 上进行查询，更多公司招聘信息详询公司官网。

• 公司简介：

杭州美创科技有限公司成立于2005-04-19,注册资本0.310000万人民币,法定代表人是柳遵梁,公司地址是浙江省杭州市拱墅区丰潭路508号天行国际中心7号楼1201室,统一社会信用代码与税号是913301087735597701,行业是null,登记机关是浙江省杭州市工商行政管理局拱墅分局,经营业务范围是null,杭州美创科技有限公司工商注册号是330108000015389

• 分支机构：

杭州美创科技有限公司广州分公司,注册号是440104000656684,统一社会信用代码是913301087735597701

杭州美创科技有限公司宁波分公司,注册号是330215000124675,统一社会信用代码是913301087735597701

• 对外投资：

衢州美创科技有限公司,法定代表人是柳遵梁,出资日期是2017-11-28,企业状态是在营（开业）,注册资本是500.000000,出资比例是55.00%

美创(北京)安全技术有限公司,法定代表人是柳遵梁,出资日期是2017-01-12,企业状态是在营（开业）,注册资本是505.000000,出资比例是100.00%

台州博越信息技术有限公司,法定代表人是顾寅红,出资日期是2013-08-27,企业状态是在营（开业）,注册资本是108.000000,出资比例是100.00%

杭州融盾信息技术有限公司,法定代表人是闻建霞,出资日期是2017-04-12,企业状态是注销,注册资本是500.000000,出资比例是60.00%

北京匠迪技术有限公司,法定代表人是路剑华,出资日期是2014-03-24,企业状态是在营（开业）,注册资本是310.164800,出资比例是81.80%

南京美创数信安全技术有限公司,法定代表人是柳遵梁,出资日期是2018-12-18,企业状态是在营（开业）,注册资本是505.000000,出资比例是100.00%

杭州贝医科技有限公司,法定代表人是柳遵梁,出资日期是2015-05-05,企业状态是在营（开业）,注册资本是100.000000,出资比例是27.00%

武汉合众美创信息科技有限公司,法定代表人是柳遵梁,出资日期是2015-11-12,企业状态是在营（开业）,注册资本是505.000000,出资比例是100.00%

• 股东：

浙江如山汇鑫创业投资合伙企业(有限合伙),出资比例3.15%,认缴出资额是97.650000

杭州骏辰投资合伙企业(有限合伙),出资比例2.27%,认缴出资额是70.373100

衢州创达投资合伙企业(有限合伙),出资比例11.76%,认缴出资额是364.609600

浙江舟山如山汇盈创业投资合伙企业(有限合伙),出资比例3.15%,认缴出资额是97.650000

浙江华睿火炬创业投资合伙企业(有限合伙),出资比例2.70%,认缴出资额是83.700000

杭州融盾投资合伙企业(有限合伙),出资比例10.84%,认缴出资额是335.990400

杭州恒翼投资合伙企业(有限合伙),出资比例0.78%,认缴出资额是24.074600

杭州普华锐昆创业投资合伙企业(有限合伙),出资比例1.15%,认缴出资额是35.650000

珠海富海华金创业投资基金(有限合伙),出资比例1.00%,认缴出资额是31.000000

武汉市华田宇股权投资合伙企业(有限合伙),出资比例2.50%,认缴出资额是77.500000

莱恩达集团有限公司,出资比例1.00%,认缴出资额是31.000000

浙江华睿蓝石投资有限公司,出资比例3.93%,认缴出资额是121.938500

深圳富海创新创业投资基金企业(有限合伙),出资比例1.00%,认缴出资额是31.000000

厦门市华天宇股权投资合伙企业(有限合伙),出资比例4.35%,认缴出资额是134.850000

徐荣星,出资比例8.31%,认缴出资额是257.740200

朱永清,出资比例1.05%,认缴出资额是32.500400

陈尚礼,出资比例4.50%,认缴出资额是139.500000

胡江涛,出资比例8.49%,认缴出资额是263.320200

顾寅红,出资比例1.28%,认缴出资额是39.726500

柳遵梁,出资比例18.34%,认缴出资额是568.629900

• 高管人员：

蒋月军在公司任职董事

严淼在公司任职监事会主席

柳遵梁在公司任职董事长兼总经理

徐荣星在公司任职董事

胡嘉伟在公司任职监事

闻建霞在公司任职董事

张葆成在公司任职董事

胡江涛在公司任职董事

林华侠在公司任职董事

李川浓在公司任职董事

周亮在公司任职监事

Ⅳ 暴雪总部到底在哪

公司在美国

Ⅵ 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。